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LLM
Google Gemini

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title: "Google Gemini: GPT-3.5、Mistral、Llamaとの包括的ベンチマーク比較" description: "Google Gemini AIモデルの技術的パフォーマンスと機能を深く分析し、GPT-3.5、Mistral、Llamaなどの主要AIモデルと比較しています。" date: 2024-04-17 language: ja author: jennie ogImage: https://raw.githubusercontent.com/lynn-mikami/Images/main/google-gemini.webp (opens in a new tab)

Google Gemini: GPT-3.5、Mistral、Llamaとの包括的ベンチマーク比較

2023年12月にリリースされたGoogle GeminiのAIモデルは大きな注目を集めています。Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini Nanoの3つのバリアントを提供し、幅広いタスクとアプリケーションに対応しています。本記事では、Geminiモデルの技術的なパフォーマンスと機能を詳しく分析し、GPT-3.5、Mistral、Llamaなどの他の主要AIモデルと比較します。

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Geminiモデルのバリアント

Googleは、幅広いタスクとアプリケーションに対応するために、3つのサイズのGemini 1.0モデルを最適化しています:

Gemini Ultra

Gemini Ultraは、Geminiファミリーの中で最大で最強のモデルです。540億パラメータを持ち、深い推論と多様なモダリティの理解が必要な高度なタスクに対応できます。

Gemini Ultraの主な特徴は以下の通りです:

  • コーディング、数学、科学、推論ベンチマークで優れた成績を収める
  • 画像、動画、音声の理解など、多様なモダリティに強い
  • 大規模な計算リソースを必要とするため、データセンターや企業向けアプリケーションに適している
  • まだリリースされておらず、さらなる微調整とセーフティチェックが行われている
  • 2024年に登場予定のBard Advancedエクスペリエンスの基盤となる

Gemini Pro

G.人工知能モデル「Gemini Pro」は、幅広い範囲のタスクにわたって優れたスケーラビリティを提供する最良のモデルです。Ultra モデルの280億パラメータよりも小さいながらも、Gemini Proは優れたパフォーマンスと汎用性を提供します。Gemini Proは、最先端のAIによって駆動されるアプリケーションの構築を目指す開発者やエンタープライズ顧客に適しています。

Gemini Proの主な特徴:

  • 現在、Google のAIチャットボット「Bard」を駆動している
  • Google AI StudioやVertex AIのAPIを通じて開発者がアクセス可能
  • テキストのみおよびマルチモーダル(テキスト+画像)のプロンプトをサポート
  • ベンチマークでGPT-3.5やClaudeと比肩する強力なパフォーマンス
  • Ultraと比べてサービスが効率的で、より広範な展開が可能

Gemini Nano

Gemini Nanoは、Geminiシリーズの中で最も効率的なモデルで、デバイス上のタスク向けに特別に設計されています。わずか20億パラメータしかないNanoは、スマートフォンやタブレットでローカルに実行できるため、クラウド接続に頼ることなく強力なAI機能を提供できます。

Gemini Nanoの主な特徴:

  • Google Pixel 8 Proなどのデバイス上で実行するように最適化されている
  • レコーダーアプリの要約機能やGboardのスマート返信などの新機能を実現
  • Android 14のAICoreを通じてAndroid開発者に提供される
  • Geminiのマルチモーダル理解を高効率なモデルに実現
  • モバイルデバイス上でパーソナライズされたプライバシー保護型のAI体験を可能にする

Geminiモデルをこの3つのサイズで提供することで、Google は自社の最先端AIテクノロジーを、さまざまなデバイスやユースケースにわたって活用できるようにしています。複雑なエンタープライズワークロード向けの高性能Ultra、汎用的な開発向けの多目的Pro、そしてデバイス上の知能向けの効率的なNano - Geminiモデルバリアントは、Googleの AI エコシステムにおける大きな前進を表しています。

ベンチマーク比較

Geminiモデルの性能を他の主要なAIモデルと比較するために、いくつかの主要ベンチマークを検討します:

MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

| モデル | MMLU スコア (5-shot) | |---------------|----.以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

| Gemini Ultra | 90.0% | | GPT-4 | 86.4% | | Gemini Pro | 71.8% | | GPT-3.5 Turbo | 70.0% | | Mistral-7B | 57.2% | | Llama-2-7B | 40.0% |

Gemini Ultraは、57の科目にわたる知識獲得を評価するMMLUベンチマークで、他のすべてのモデルを上回るパフォーマンスを示しています。Gemini Proは、GPT-4よりも若干低いスコアですが、GPT-3.5 Turboよりも高いスコアを達成しています。Mistral-7BとLlama-2-7Bは、より大規模なモデルに後れを取っています。

BBH (Big-Bench Hard)

モデルBBHスコア
Gemini Ultra83.6%
GPT-483.1%
Gemini Pro65.6%
Mistral-7B57.2%
GPT-3.5 Turbo47.8%
Llama-2-7B40.0%

BBHベンチマークでは、多段階の推論タスクをテストしますが、Gemini Ultraはわずかにゴールを上回るパフォーマンスを示しています。Gemini Proは、Mistral-7B、GPT-3.5 Turbo、Llama-2-7Bを上回っています。

HumanEval (Pythonコーディング)

モデルHumanEvalスコア
Gemini Ultra74.4%
GPT-467.0%
Gemini Pro53.7%
Mistral-7B39.4%
GPT-3.5 Turbo25.4%
Llama-2-7B21.0%

Gemini Ultraは、HumanEvalのPythonコーディングベンチマークでGPT-4を上回るコーディング能力を示しています。Gemini Proも良好なパフォーマンスを発揮し、Mistral-7B、GPT-3.5 Turbo、Llama-2-7Bを上回っています。

DROP (読解力)

モデルDROP F1スコア
Gemini Ultra82.4
GPT-480.9
Gemini Pro62.0
GPT-3.5 Turbo61.9
Mistral-7B63.7
Llama-2-7B56.7

DROPの読解力ベンチマークでは、Gemini Ultraが最高のF1スコアを達成し、GPT-4がそれに迫っています。Gemini Proは、GPT-3.5 Turboと同等のパフォーマンスを示し、Mistral-7Bがわずかに上回っています。ラマ-2-7Bは他のモデルに遅れをとっています。

効率と長いコンテキスト

Googleは、Geminiモデルの効率性を大幅に改善してきました。Gemini 1.5 Proバリアントは、より少ない計算パワーを使用しながらもGemini 1.0 Ultraと同等のパフォーマンスを発揮します。さらに、Gemini 1.5 Proは最大100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、1時間の動画や70万語の文書など、大量のデータを処理することができます。

Geminiをローカルで実行する

Geminiモデルをローカルで実行するには、Python 3.9+、Jupyter (またはGoogle Colab)、Google AI StudioからのAPIキーを使ってご自身の開発環境を設定する必要があります。Pythonを使ってGemini APIを使う簡単な例は以下の通りです:

from google.generativeai import client
 
api_key = "YOUR_API_KEY"
model = "models/google/text-bison-001"
prompt = "フランスの首都は何ですか?"
 
service = client.GenerativeAIService(api_key=api_key)
response = service.generate_text(
    model=model,
    prompt=prompt,
    max_output_tokens=256,
    temperature=0.7,
)
 
print(response.result)

"YOUR_API_KEY"を実際のAPIキーに置き換えてください。より詳細な例とコードサンプルは、GitHubのGemini API Cookbookにあります。

制限と展望

Geminiモデルは著しい進歩を遂げてきましたが、まだ解決すべき課題があります:

  • ビジョンモデルの性能が低く、さらなる開発が必要です
  • 最強のバリアントであるGemini Ultraは2024年まで発売されず、競合他社に追いつかれる可能性があります
  • データ処理、潜在的な偏見、透明性に関する倫理的な懸念に取り組む必要があります

これらの課題にもかかわらず、Geminiモデルの急速な進歩と印象的な機能は、AIの開発における大きな飛躍を示唆しています。Googleがこのファミリーを継続的に洗練・拡張していくにつれ、近い将来さらに革新的なアプリケーションや技術が登場することが期待されます。

結論

Googleのgeminiモデルは、強力な競争相手として台頭してきました。急速に進化する人工知能の景観。マルチモーダルな機能、印象的なベンチマーク結果、効率性と文脈処理の継続的な改善により、Geminiモデルは、さまざまな業界やドメインにわたって重要な進歩を推進することが期待されています。

ベンチマーク比較では、Gemini Ultraが、言語理解、推論、コーディング、読解力などの幅広い課題において、GPT-4、GPT-3.5 Turbo、Mistral-7B、Llama-2-7Bなどの他の主要なAIモデルを一貫して上回ることが明らかになっています。Gemini Proも強力なパフォーマンスを示し、しばしばGPT-3.5 TurboやMistral-7Bを上回っています。

開発者や研究者がGeminiの力を探求し活用し続けるにつれ、AIが人間の知識、創造性、問題解決能力の向上に不可欠な役割を果たす未来が待っています。Geminiモデルが示す技術的進歩は、Googleが人工知能の境界を押し広げ、この変革的な技術の未来を形作ろうとしている証しです。

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